Abstract
Spatiotemporal databases support methods of recording and querying for spatiotemporal data to user by offering both spatial management and historical information on various types of objects in the real world. We can answer to the following query in real world: 'What is the average of volume of pesticide sprayed for cach farm land from April to August on 2001, within some query window' Such aggregation queries have both temporal and spatial constraint. However, previous works for aggregation are attached only to temporal aggregation or spatial aggregation. So they have problems that are difficult to apply for spatiotemporal data directly which have both spatial and temporal constraint. Therefore, in this paper, we propose spatiotemporal aggregate functions for analysis of spatiotemporal data which have spatiotemporal characteristic, such as stCOUNT, stSUM, stAVG, stMAX, stMIN. We also show that our proposal resulted in the convenience and improvement of query in application systems, and facility of analysis on spatiotemporal data which the previous temporal or spatial aggregate functions are not able to analyze, by applying to the estate management system. Then, we show the validity of our algorithm performance through the evaluation of spatiotemporal aggregate functions.
시공간 데이타베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이타에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 실세계에서 "임의의 질의 윈도우 영역에서 2001년 4월부터 8원까지 농경지당 뿌려진 농약의 평균은 얼마인가\ulcorner"와 같은 질의를 할 수 있다. 이러한 집계 질의는 시간과 공간에 대한 제약을 가지고 있다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 시공간 데이타에 직접 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시공간 특성을 가진 시공간 데이타 분석을 위한 시공간 집계 함수 stCOUNT, stSUM, stAVG, stMAX, stMIN를 제안한다. 아울러 제안된 시공간 집계함수론 적용한 부동산 관리 시스템을 통해 기존의 시간, 공간 집계함수가 분석하기 어려웠던 시공간 데이타에 대한 분석의 용이함과 응용 시스템에 맞는 질의 표현력의 개선 및 편리성을 제공함을 보였다 그리고 제안된 시공간 집계함수의 알고리즘의 성능 평가를 통해 알고리즘 성능의 타당성을 입증하였다.